基于双立方插值算法的图像缩放硬件设计

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1、基于双立方插值算法的图像缩放硬件设计摘要：该文首先介绍了三种图像缩放时常见的插值算法，并对它们进行比较分析，最终确定了该文是基于双立方插值(也叫双三次插值)技术的实现，接着在此基础上设计了一种应用于视频图像缩放的算法，最后在硬件方面实现了相对应的图像缩放的硬件设计并对它进行了功能仿真。该文的亮点在于视频图像缩放的双立方插值算法的设计，以及在硬件实现上为节省硬件资源所做的设计。关键词：双立方插值；图像缩放；算法；视频图像中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2013)07-1638-04随着信息技术时代的到来，数字图像处理技术越来越成熟。而其中

2、的图像缩放技术更是被广泛运用在如视频监控、高清电视、医学成像等众多领域。实际应用场合常常会出现原始输入图像分辨率与目标显示设备分辨率不同的情况，这时就需要使用图像缩放技术。而插值是在图像缩放技术中最常用的一种方法。1常用的图像缩放技术像的插值过程就是根据已知的观测点像素值建立起一个简单、连续的解析模型，以便能够让该模型预知或者推测物理量在非观测点处的特性。在实际中我们最广泛采用的插值方法有最邻近插值、双线性插值、双立方插值。1.1最邻近插值这是一种最简单的插值方法，原理就是令待插入点像素等于最靠近的临近点的像素值。1.2双线性插值这种方法主要利用映射点在输入图像的4个邻

3、点的灰度值对映射点进行插值，即待插点处的数值用离待插点最近的四个点的值加权求得。双线性插值的原理图如下：经计算得到插值公式(2)：1.3双三次方插值1双三次方差值(又称立方卷积插值)，该方法是通过计算与待插值的像素点相邻近的16个像素点的像素值，从而得到待插值的像素值。这种方法需要以插值基函数为基础进行运算，常用的插值基函数如下图所示：2.1视频图像缩放处理流程目前计算机与电视机彩色显示器显示彩色都是采用R、G、B相加混色的原理。因此我们在处理视频图像缩放之前，首先将用摄像机或者其他设备摄得的彩色视频图像信号经过分色、分别放大校正后得到RGB图像2,然后再进行如4的分析

4、。4是视频图像信号经过摄像摄得的并经过相关处理之后的算法流程3，因为RGB颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理，所以通过（1）中RGBtoYUV模块将RGB信号转换成YUV信号，YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法，Y表示明亮度（Luminance）,也就是灰阶值；U、V表示的则是色度（Chrominance）,描述影像色彩及饱和度。其中YUV与RGB信号转换的如公式（4）所示：2.2双立方插值算法在这里我们设计一种基于双立方插值的算法并且能够运用在视频图像缩放中，具体的流程图如下：如图5所示，其中（i，j）代表目标像素，i代表行数，j代表列数，设置他

5、们的初始值为0,它在源图像中的邻近像素坐标为（X，y）。从RGBtoYUV模块传送的源图像数据，得到宽w和高h，然后第一步根据宽和高的缩放比例的倒数Sx、Sy得到目标图像的宽wd=w/Sx、高hd=h/Sy。首先因为设置了初始值，i的值小于宽度hd，对横向进行一次缩放，j加1，如此循环一直到j不满足条件，即j>=宽度wd;此时，i的值开始加1，当i